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ANÁLISE SOBRE A RELAÇÃO ENTRE
OS CUSTOS E A QUALIDADE NAS
EMPRESAS DE DISTRIBUIÇÃO DE
ENERGIA ELÉTRICA BRASILEIRAS DE
CAPITAL ABERTO
vitor uehara mondani (UFSCar )
vitor.um@gmail.com
Andrei Aparecido de Albuquerque (UFSCar )
andreialbuq@yahoo.com
Fabiane Leticia Lizarelli (UFSCar )
fabiane@dep.ufscar.br
O presente trabalho comparou a qualidade do serviço prestado pelas
empresas distribuidoras de energia elétrica em diversas regiões do
Brasil com os custos que as mesmas arcam para oferecer o serviço. O
estudo utilizou o período entre 2002 e 2012. Como indicadores de
qualidade do serviço oferecido, foram utilizados o DEC e o FEC e,
como indicador de custos, foi utilizada a razão dos custos dos serviços
vendidos em relação à receita líquida da venda dos serviços. Nos testes
foi utilizada a análise de cluster e testes de hipótese. Os resultados
encontrados mostram que há diferença entre as empresas estudadas,
quando analisados cada indicador separadamente. Entretanto, não há
comprovação de qualquer relação entre os indicadores de qualidade e
de custo.
Palavras-chaves: Qualidade, custos, indicadores de qualidade
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Curitiba, PR, Brasil, 07 a 10 de outubro de 2014.
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1. Introdução
Lascelles e Dale (1988) salientam que as organizações se encontram em um ambiente que
lhes exige esforços competitivos cada vez maiores, em que a competição se dá pela
combinação de dois fatores competitivos principais: um mais visível, baseado na
diferenciação do produto e outro menos visível, baseado na habilidade da organização em
gerenciar a qualidade.
Crosby (1979) define a qualidade como o atendimento aos requisitos dos clientes, portanto, a
satisfação desses clientes é o foco de qualquer sistema de qualidade. Para Crosby (1979)
qualidade também está associada com o conceito de “zero defeitos”, evidenciando que é
necessário que todos estejam comprometidos em realizar um produto ou serviço ausentes de
erros, em conformidade com os requisitos, o que evitaria os custos e dispêndios
desnecessários de energia em retrabalho. O cliente sempre deve estar no centro das atenções,
pois o futuro da organização depende dessa aprovação, e, muito provavelmente, seus
concorrentes também estão em busca da satisfação dos clientes.
Além dos atendimentos dos requisitos dos clientes, um investimento em melhoria da
qualidade garante retorno para a empresa na forma de redução dos seus custos e
consequentemente pode alavancar a posição competitiva e financeira da empresa
(ALBUQUERQUE; CARVALHO; BONÍZIO, 2007).
Juran e Gryna (1991) definem os chamados custos de prevenção e de avaliação como sendo
"custos inevitáveis" e os custos de falhas (internas e externas) como sendo "custos evitáveis".
Vale ressaltar que esses últimos poderiam ser drasticamente reduzidos ao se investir na
melhoria da qualidade.
O objetivo deste trabalho é estudar as relações entre custos dos serviços e qualidade no setor
de energia elétrica no Brasil. Foi escolhido o setor de distribuição de energia elétrica, pois,
uma maior e melhor oferta de energia estabelecem condições para um ciclo virtuoso de
crescimento econômico (COSTA; OLIVERIA, 2004). Além disso, as empresas distribuidoras
de energia elétrica são fiscalizadas pela ANEEL, para que haja uma garantia de qualidade,
custos, prazo e segurança nos serviços prestados e são obrigadas a divulgar os indicadores de
qualidade do serviço prestado (ANEEL, 2012).
No setor de distribuição de energia elétrica, a qualidade pode ser medida principalmente pela
variação da tensão e pela continuidade do fornecimento de energia elétrica. A energia elétrica
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é um serviço intangível em que o consumidor relaciona a qualidade à sua disponibilidade. No
entanto, tão importante quanto fornecer é que esta seja de qualidade, para qualquer usuário
final (BALTAZAR, 2007).
A Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL), definiu com a Resolução nº 024 de 2000
indicadores de continuidade das distribuidoras de energia elétrica para avaliação da qualidade
(ANEEL, 2012).
Por meio do levantamento de dados sobre indicadores de qualidade e custos, buscou-se
responder se existe ou não igualdade de custos entre empresas de distribuição de energia
elétrica considerando-se as diferenças de qualidade existentes entre elas.
2. Revisão da literatura
2.1 Qualidade em serviços
Algumas das características que diferem o serviço de produtos vão envolver questões como a
intangibilidade, heterogeneidade, simultaneidade e perecibilidade (SLACK; CHAMBERS;
JOHNSON, 2002).
Ao contrário dos produtos, o serviço é muito mais intangível que uma mercadoria, pois não é
uma mercadoria física. Por conta da intangibilidade, muitos dos serviços são avaliados em
relação às experiências vividas e sentidas no momento da compra (CORRÊA; CAON, 2002).
Porém, a questão da avaliação da qualidade do serviço depende muito do tipo de serviço
realizado, que pode variar desde serviços profissionais, mais customizados, até serviços em
massa, com pouca customização, procedimentos preestabelecidos, orientado ao produto
associado e pouca ou nenhuma interação com o cliente (SLACK; CHAMBERS; JOHNSON,
2002).
No caso da distribuição elétrica, este é um serviço em massa, sendo entregue a energia
elétrica, com nenhuma escolha do cliente, já que a contratação da distribuidora fica a cargo
dos contratos de Estado com as empresas (ANEEL, 2012). Para a avaliação da distribuição de
energia de forma mais ampla, foram criados alguns indicadores que envolvem a
disponibilidade (continuidade do oferecimento de energia) e conformidade da tensão de
fornecimento.
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A continuidade é a confiabilidade da rede elétrica. A qualidade desse indicador pode ser
determinada pela quantidade de interrupções ocorridas e pela duração das mesmas (ANEEL,
2012).
A conformidade é traduzida pela característica técnica do fornecimento e da sua variabilidade
sendo determinada pelos níveis de tensão, de frequência e de distorções harmônicas (ANEEL,
2012).
2.2 Indicadores de qualidade
A ANEEL foi criada para que fosse avaliado o nível de serviço oferecido no setor de energia,
esse ponto é de grande importância, já que o sistema de distribuição de energia brasileiro é
complexo e possui dimensões continentais (BALTAZAR, 2007). Portanto, decidiu-se avaliar
a qualidade da energia elétrica utilizando indicadores modelados matematicamente,
estabelecidos através da medição de grandezas físicas envolvidas e de métodos estatísticos,
comparando com parâmetros pré-estabelecidos a fim de proporcionar uma análise constante
sobre a qualidade desse serviço e de direcionar ações de melhoria (BALTAZAR, 2007).
Os principais indicadores utilizados são referentes à continuidade do serviço oferecido são: o
DEC (Duração equivalente de interrupção por unidade consumidora) e o FEC (Frequência
equivalente de interrupção por unidade consumidora) (ANEEL, 2012). A qualidade do
produto entregue, energia elétrica, é avaliada através de indicadores de conformidade de
tensão em regime permanente e das perturbações na forma de onda de tensão.
De acordo com a ANEEL (2012):
DEC: exprime o intervalo de tempo que, em média, cada unidade consumidora do
conjunto considerado ficou privada do fornecimento de energia elétrica, no período de
observação, considerando-se a interrupções iguais ou maiores a 1 (um) minuto.
FEC: exprime o número de interrupções que, em média, cada unidade consumidora do
conjunto considerado sofreu no período de observação, somente com as interrupções
iguais ou maiores a 1 (um) minuto.
2.3 Qualidade e resultados financeiros
Tatikonda e Tatikonda (1996) citam diversos estudos em que os clientes fiéis geram menores
custos para as empresas. Pontel e Miguel (1999) identificaram um problema no processo de
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fabricação em uma empresa metalúrgica e propuseram uma melhoria que eliminou um defeito
do produto e reduziu de modo bastante significativo os custos de falhas externas do produto.
Wernke (2000) afirma que há um grande dispêndio de dinheiro para se atingir a qualidade,
entretanto, não ter qualidade implica em ter custos maiores ainda. O autor cita, ainda, diversos
exemplos de empresas brasileiras que, após implantarem programas de qualidade, obtiveram
redução de desperdício de materiais, ganhos de produtividade além de economia em gastos de
não qualidade.
Franciscatto (2003) em seu estudo mostra que, após mapear todo o processo de distribuição de
energia elétrica, a qualidade do serviço oferecido ao consumidor foi aumentada com ser
resolvidos com procedimentos de simples implantação e que deveriam ser utilizados com
frequência pela empresa e podem constituir soluções de baixo custo.
Por meio de pesquisa realizada com empresas com certificação ISO 9000 - 2000 (DE
GREGORI; LOPES; CERETTA, 2004) constataram que as mesmas, ao controlarem os custos
da qualidade, almejam melhorar o controle da qualidade. Além disso, esses autores afirmam
que as empresas estudadas, ao investirem em qualidade, se consolidaram nos seus respectivos
mercados e, com isso, melhoraram as suas finanças.
Gomes (2006) apresenta uma empresa que após adotar diversas ferramentas da qualidade, tais
como o ciclo PDCA, conseguiu reduzir os custos de não conformidades em cerca de 93%. Em
uma pesquisa realizada (BRUNI; SILVA; PAIXÃO, 2007) constaram estatisticamente que o
preço cobrado por um produto pode ser utilizado como indicador de qualidade. De modo que
um produto com maior preço tende a possuir uma qualidade superior e um produto com
menor preço tende a induzir o consumidor a perceber menor qualidade.
Buzzel e Wiersema (1981apud Albuquerque, Carvalho e Bonízio, 2007) encontraram
produtos que, ao terem a qualidade melhorada, aumentaram a participação de mercado muito
mais velozmente do que os produtos que não melhoraram a qualidade. Enquanto Pinto e
Gomes (2010) estudaram uma empresa que após investir na melhoria do seu processo de
produção e em treinamento de seus colaboradores, diminuiu os custos de produção e
melhorou a qualidade de seus produtos.
2.2 Setor de distribuição de energia elétrica
O setor de energia elétrica é subdividido em quatro segmentos: geração, transmissão,
distribuição e comercialização. As geradoras atuam na produção da energia; as transmissoras
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encarregadas de fazer a interligação entre as geradoras e as distribuidoras, as quais fornecem
energia para os consumidores localizados em sua região de concessão.
A principal matriz energética no país é a hidráulica correspondendo a mais de 68% da
potência instalada, seguida pelas termelétricas. Também são utilizadas, em menor grau, usinas
nucleares, pequenas centrais hidrelétricas (PCH) e eólicas (ANEEL, 2012).
No Brasil, atualmente existem 63 empresas distribuidoras de energia elétrica, das quais 27 são
de capital aberto. Dentre as 27 distribuidoras de capital aberto, 3 possuem Demonstrações
Financeiras Padronizadas referentes ao período posterior a 2005. Das 24 empresas restantes, 1
possui dados referentes até o ano de 2007 e 6 não possuem dados referentes a contas de
Receita de venda de bens ∕ ou serviços e nem à conta de Custo dos bens ∕ ou serviços
vendidos. Das 17 empresas que apresentam dados disponíveis, o maior período de estudo que
abrange os dados dessas empresas é de 2002 a 2012. Portanto, das 63 distribuidoras de
energia elétrica, 17 apresentam os dados trimestrais necessários para essa pesquisa.
3. Método de pesquisa
Tendo em vista que o objetivo dessa pesquisa é analisar se há uma relação entre a qualidade e
o custo do serviço que as empresas distribuidoras de energia elétrica possuem ao oferecer o
serviço ao consumidor final, foi realizado um levantamento dos indicadores de qualidade
DEC e FEC, e de custo.
O indicador de custo foi obtido pela divisão da conta Custo dos Bens e/ou Serviços Vendidos
pela conta Receita de Venda de Bens e/ou Serviços, ambas presentes no demonstrativo de
resultado do exercício.Para o 4º trimestre, as empresas apresentam apenas os valores
consolidados anuais das contas para obter os valores do 4º trimestre de cada ano, foi subtraído
o valor acumulado nos 3 trimestres anteriores pelo valor consolidado anual.
A fim de se obter o maior número possível de empresas e o maior período de estudo possível
e melhor qualidade de dados, optou-se por estudar as empresas de capital aberto, pois elas
devem apresentar uma demonstração financeira padronizada (DFP) à Comissão de Valores
Mobiliários (CVM).
Portanto, das 63 distribuidoras de energia elétrica, 17 apresentam os dados trimestrais
necessários para essa pesquisa.
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As empresas que apresentam os requisitos para o presente trabalho são: AES SUL, AMPLA,
EDP BANDEIRANTE, CELPA, CELPE, CEMAR, CEMAT, COELBA, COELCE,
COSERN, CPFL – Piratininga, ELEKTRO, AES ELETROPAULO, ENERSUL, ESCELSA,
LIGHT e RGE. O Quadro 1 abaixo relaciona cada empresa selecionada com a região
geográfica de atuação.
Quadro 1- Distribuidoras atuantes em cada região do Brasil
Região Distribuidoras
Norte CELPA
Nordeste CELPE, CEMAR, COELBA, COELCE,
COSERN.
Centro-Oeste CEMAT, ENERSUL
Sudeste AMPLA, EDP BANDEIRANTE, CPFL -
Piratininga, ELEKTRO, AES ELETROPAULO,
ESCELSA, LIGHT.
Sul AES SUL, RGE
Fonte: Adaptado de ANEEL (2013)
4. Análise de dados
Para cada empresa foram levantados os indicadores de qualidade DEC e FEC e o indicador de
custo, todos com frequência trimestral. Além da análise dos dados por empresa em cada
trimestre, foi realizada uma análise de acordo com a região de atuação: Região Norte, Região
Nordeste, Região Centro-Oeste, Região Sudeste e Região Sul.
Tanto a análise de Cluster quanto a estatística descritiva foram realizadas com o auxilio do
software Minitab 15 ®. Já o cálculo do coeficiente de Pearson e os testes de hipóteses foram
realizados com o auxílio do software MS EXCEL ®.
4.1 Coeficiente de correlação
Foi calculado o coeficiente de correlação de Pearson (r) (Tabela 2) entre dos indicadores de
DEC, FEC e Custo de todas as empresas.
Tabela 2 - Correlação entre os dados
DEC todas FEC todas Custo todas
DEC todas 1
FEC todas 0,9213 1
Custo todas -0,0211 -0,0052 1 Fonte: Elaborado pelo autor com o Software MS EXCEL®
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Percebe-se que o DEC e o FEC possuem elevada correlação entre si. O que é corroborado
pela estatística descritiva já apresentada, pois os valores da estatística descritiva de DEC e
FEC são relativamente próximos, com exceção dos valores de máximo.
Já o indicador de custo apresenta correlação negativa quase nula com os indicadores de
qualidade. Ou seja, há uma indicação muito fraca de que quanto menor o indicador de
qualidade (ou seja, melhor serviço), maior o custo para se oferecer o serviço.
4.2 Análise de cluster
Assim como na estatística descritiva, para a análise de cluster, cada empresa representou um
caso para a realização das análises estatísticas. A seguir são apresentados os dendrogramas
para a análise de cluster por DEC, FEC e Custo por empresa e região.
A seguir, é apresentada a saída do Minitab para a Análise de Cluster de DEC por empresa
(Figura 1), utilizando o método da ligação completa.
Figura 1: Dendrograma de DEC por empresa
A partir do dendograma, observa-se que as distribuidoras AES SUL, AMPLA, Bandeirante,
CPFL Piratininga, Eletropaulo, Elektro, Enersul, ESCELSA e Light possuem um grau de
similaridade elevado. Todas as empresas são da região sudeste e sul, mostrando tendência de
comportamento similar do indicador DEC entre essas empresas e nessa região.
COEL
BA
COSE
RN
CELP
ERG
E
COEL
CE
CEMAR
CELP
A
CEMAT
LIGH
T
ESCE
LSA
ENER
SUL
ELEK
TRO
ELET
ROPA
ULO
CPFL
- Pira
tininga
BAND
EIRA
NTE
AMPL
A
AES
SUL
73,08
82,06
91,03
100,00
Variables
Similarity
DendrogramSingle Linkage; Correlation Coefficient Distance
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Por outro lado, CELPE, COSERN e COELBA formam outro grupo, todas da região nordeste,
mostrando que há uma tendência semelhante entre as empresas, distinta das empresas citadas
do sul e sudeste.
A seguir, é apresentada a saída do Minitab para a Análise de Cluster de FEC por empresa
(Figura 2).
Figura 2: Dendrograma de FEC por empresa
CELPA
COSER
N
COELBA
LIGH
TRGE
COEL
CE
CEMAR
CELP
E
ESCEL
SA
ENER
SUL
CEMAT
BANDEI
RANTE
CPFL-
Pira
tininga
ELET
ROPAUL
O
ELEK
TRO
AMPL
A
AES S
UL
57,93
71,95
85,98
100,00
Variables
Similarity
DendrogramSingle Linkage; Correlation Coefficient Distance
O dendrograma de FEC possui uma configuração próxima à daquela do dendrograma de
DEC: AES SUL, AMPLA, BANDEIRANTE, ELEKTRO, LIGHT, ELETROPAULO,
COELBA e ESCELSA possuem um grau de similaridade elevado, empresas da região sul e
sudeste.
As empresas da região Nordeste (COELCE, CEMAR, COSERN, CELPE, COELBA) não
apresentam grande grua de similaridade entre si para o FEC.
Assim como na análise de cluster de DEC, na análise de Cluster por FEC, a CELPA não
possui elevado grau de similaridade com nenhuma outra distribuidora.
A seguir, é apresentada a saída do Minitab para a Análise de Cluster de Custos por empresa
(Figura 3).
Figura3 - Dendrograma de custo por empresa
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CPFL
Pira
tininga
LIGH
T
CEMARRG
E
CELP
A
AMPL
A
CEMAT
ESCE
LSA
Elek
tro
COEL
BA
AES EL
ETRO
PAUL
O
COEL
CE
ENER
SUL
COSE
RN
CELP
E
BAND
EIRA
NTE
AES
SUL
65,49
76,99
88,50
100,00
Variables
Similarity
DendrogramSingle Linkage; Correlation Coefficient Distance
O dendrograma mostra que AES SUL, Bandeirante, CELPE, COSERN, COELCE,
ENERSUL,AES Eletropaulo, COELBA,ELEKTRO, e ESCELSA foram um grupo com
grande grau de similaridade entre si. Já CPFL Piratininga possui pequeno grau de similaridade
com qualquer outra empresa. È perceptível que as empresas em relação ao custo se
mantiveram mais próximas do que em relação aos indicadores de qualidade.
4.3 Testes de hipótese
Nessa seção são apresentados os resultados dos testes de hipóteses para diferença de médias.
São comparados os indicadores de custos das empresas que apresentam menor grau de
similaridade em termos de indicadores de qualidade. Tal análise também foi realizada para as
empresas agrupadas por região de atuação.
As hipóteses para os testes são:
Hipótese nula – H0: Existe igualdade entre o nível de custos das empresas com melhor e pior
qualidade de serviço de distribuição de energia elétrica, ou seja, a diferença entre as médias é
nula.
Hipótese alternativa H1: Os níveis de custos das empresas de melhor qualidade são diferentes
daquelas que apresentam pior qualidade do serviço de distribuição de energia.
Com base na análise de cluster já apresentadas, as distribuidoras AES SUL e COELBA
apresentam o menor grau de similaridade entre si em termos de DEC.
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Os dados para esse teste hipótese são:
H0: COELBA e AES SUL apresentam o mesmo nível de custo
H1: COELBA e AES SUL não apresentam mesmo nível de custo
A Tabela 3 abaixo mostra as variáveis de custo da COELBA e AES SUL:
Tabela 3 - Estatística descritiva de custo para COELBA e AES SUL
A estatística Z calculada para a diferença de médias foi 0,803285. Como o valor tabelado de Z
é 1,959963985, há evidência estatística com significância de 95% de que a hipótese nula deve
ser aceita, não há uma diferença entre os custos da COELBA e AES SUL. Ou seja, apesar do
nível de serviço dessas distribuidoras ser diferente, o mesmo não se pode afirmar sobre o
custo de distribuição de serviço.
Com base na análise de cluster já apresentadas, as distribuidoras AES SUL e CELPA
apresentam o menor grau de similaridade entre si em termos de FEC.
Os dados para esse teste hipótese são:
H0: CELPA e AES SUL apresentam o mesmo nível de custo
H1: CELPA e AES SUL não apresentam mesmo nível de custo
A Tabela 4 abaixo mostra as variáveis de custo da CELPA e AES SUL.
Tabela4 - Estatística descritiva de custo da AES SUL e CELPA
Variáveis Coelba AES SUL
Média 0,562278 0,670383
Variância 0,549226 0,247673
Tamanho da amostra 44 44
Variáveis CELPA AES SUL
Média 0,759506 0,670382982
Variância 1,176019 0,247673403
Tamanho da amostra 44 44
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A estatística Z calculada para a diferença de médias foi -0,49546. Como o valor tabelado de Z
é 1,959963985, com significância de 95% deve-se aceitar H0, há evidência estatística de que
não há uma diferença entre os custos da CELPA e AES SUL. Ou seja, apesar do nível de
serviço dessas distribuidoras ser diferente, o mesmo não se pode afirmar sobre o custo de
distribuição de serviço.
Com base nas análises de cluster já apresentadas, as distribuidoras da região Norte e Sul
apresentam o menor grau de similaridade entre si em termos de DEC e FEC.
Assim, as hipóteses são:
H0: As regiões Norte e Sul apresentam o mesmo nível de custo
H1: As regiões Norte e Sul não apresentam não mesmo nível de custo
A Tabela 5 abaixo mostra as variáveis de custo das regiões Norte e Sul:
Tabela 5 - Estatística descritiva de custo das regiões Norte e Sul
A estatística Z calculada para a diferença de médias foi -0,83641. Como o valor tabelado de Z
é 1,959963985, com significância de 95% há evidência estatística de que não há uma
diferença entre os custos das distribuidoras da região Sul e a da região Norte. Ou seja, apesar
do nível de serviço das distribuidoras dessas regiões ser diferente, o mesmo não se pode
afirmar sobre o custo de distribuição de serviço.
5. Conclusões e sugestões para trabalhos futuros
A partir dos testes realizados, foi comprovado que há uma correlação linear forte entre os
indicadores de qualidade DEC e FEC, mas não há evidencias estatísticas de que há uma
correlação entre os indicadores de qualidade e o indicador de custo. De fato, ao se realizar o
teste de hipóteses para diferença de média de indicador de custo, entre as distribuidoras que
possuem maior dissimilaridade, foi aceita a hipótese conservadora.
Variáveis Norte Sul
Média 0,759506 0,616231
Variância 1,176019 0,115055
Tamanho da amostra 44 44
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Com a análise de cluster, pode-se concluir que a CELPA apresenta pior nível de serviço
oferecido e destoa muito negativamente das demais empresas.
As distribuidoras das regiões Sul e Sudeste apresentam os melhores indicadores de
continuidade. Os resultados obtidos divergem dos encontrados em estudos anteriores como os
de Alencar e Guerreiro (2004) e Pinto e Gomes (2010), uma vez que eles verificaram que a
maior parte das empresas com serviços de maior qualidade possuem menores custos de
produção.
Dentre as possíveis causas desses resultados, podemos citar o fato do serviço de distribuição
de energia elétrica no Brasil ser oferecido em um regime de concessão e vasta parte dos
clientes não poderem escolher qual empresa fornecerá o serviço de distribuição de energia.
Além disso, a ANEEL estabelece valores máximos de DEC e FEC, sendo os estímulos para
que haja a redução desses indicadores, a multa que a agência aplica caso os indicadores
excedam os valores estabelecidos e a compensação financeira do consumidor em caso de
transgressão dos limites máximos dos indicadores.
Outra possível causa dos resultados observados pode ser a grande diferença regional entre as
diversas áreas atendidas pelas distribuidoras estudadas, principalmente no que diz respeito à
densidade de consumidores e os custos e dificuldades em se atender com a devida qualidade
áreas em que há baixa densidade de consumidores.
Ressalta-se também a possibilidade de aprofundamento de estudos com utilização de outros
indicadores tanto de qualidade quanto de custos ou outros de desempenho financeiro, para
futuros trabalhos. Sugere-se ainda o estudo dos impactos da não qualidade de energia para as
empresas distribuidoras e para o consumidor final, bem como, a averiguação da influência da
densidade de consumidores na qualidade do serviço prestado pelas empresas distribuidoras de
energia elétrica.
Sugere-se, também, averiguar se há alguma correlação entre as empresas, avaliando-se cada
indicador e se há alguma correlação entre os valores dos indicadores de continuidade com os
limites impostos pela ANEEL.
REFERÊNCIAS
ALBUQUERQUE, A. A. D.; CARVALHO, F. L. D.; BONIZIO, R. C. D. A qualidade dos serviços das
distribuidoras de energia elétrica do sudeste e impacto em seu desempenho financeiro. XXVII Encontro
Nacional de Engenharia de Produção. Foz do Iguaçu: PUC-PR. 2007. p. 1-10.
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Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL). Resoluções. Site da ANEEL, 2011. Disponivel em:
<www.aneel.gov.br>. Acesso em: 19 Julho 2011.
Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL). Dados por empresa. Site da Agência Nacional de Energia
Elétrica. Disponivel em: <www.aneel.gov.br>. Acesso em: 20 Fevereiro 2013.
Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL). Relatório Anual. 2012.disponível em< www.aneel.gov.br>
Acesso em 20 de outubro de 2013
BALTAZAR, A. C. S. Qualidade da energia no contexto da reestruturação do setor elétrico brasileiro. São
Paulo, 2007. Dissertação – Programa Interunidades de Pós - Graduação em Energia, Universidade de São Paulo,
São Paulo, 2007.
BRUNI, A. L. ; SILVA, S. C. M. ; PAIXAO, R. B. . Melhor e mais caro: um estudo sobre a associação entre a
percepção dos preços e a qualidade dos produtos e serviços. Caderno de Pesquisas em Administração (USP),
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CORRÊA, H. L.; CAON, M. Gestão de Serviços: Lucratividade por meio de operações e satisfação dos
clientes. São Paulo: Atlas, 2002
COSTA, L. M da; OLIVERIA, E. A. Q. Análise da importância da energia elétrica no crescimento
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Americano de Pós-Gradução –Universidade do Vale do Paraíba. 2004 p.3
CROSBY, P. B. Quality is free: the art of making quality certain. Nova York: Hodder & Stoughton, 1979.
DE GREGORI, R.; LOPES, L. F. D.; CERETTA, P. S. Custos da qualidade: A realidade em empresas do setor
industrial certificadas ISO 9000 versão 2000 da região centro oeste do RS. Congresso USP de Controladoria e
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